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公开(公告)号：CN118230074B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410642644.4
申请日：2024-05-23
Applicant: 南昌大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/096 , G06N3/042 , G06N3/06
Abstract: 本发明提供了一种知识辅助迁移学习的乳腺癌分子亚型识别方法及系统，该方法通过采用基于ImageNet预训练的Resnet50作为初始病灶分类器，并对其全连接层进行设置，得到目标病灶分类器；对数据集进行ROI采样和数据增强处理，得到若干目标采样块，并将目标采样块和对应的图像标签输入目标病灶分类器中训练；将目标病灶分类器的全局平均池化层和全连接层去除，随后添加顶部网络，得到整图分类器，再将处理后的影像整图输入整图分类器中，以进行预训练；采用乳腺癌分子亚型数据集输入到预训练后的整图分类器，进行迁移学习，得到目标整图分类器，最后将待诊断影像输入目标整图分类器中，输出softmax计算后置信度最高的图像级标签，以实现乳腺癌分子亚型识别。
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公开(公告)号：CN116681780A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310329038.2
申请日：2023-03-30
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可变分自编码器的牙齿比色方法、设备、介质和程序，方法包括：根据牙齿的口扫仪图像，分割出上颌牙齿图像和下颌牙齿图像；将口扫仪图像中单颗牙齿的RGB颜色空间转换为HSV颜色空间和Lab颜色空间；合并RGB颜色空间、HSV颜色空间和Lab颜色空间，获得单颗牙齿的颜色特征；基于单颗牙齿的颜色特征，自编码器模型生成上颌和下颌所有牙齿的颜色信息；将上颌和下颌所有牙齿的颜色信息映射于口扫仪图像，生成牙齿真实图像。能够获得自动化、精细化、准确的牙齿比色结果。
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公开(公告)号：CN118230074A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410642644.4
申请日：2024-05-23
Applicant: 南昌大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/096 , G06N3/042 , G06N3/06
Abstract: 本发明提供了一种知识辅助迁移学习的乳腺癌分子亚型识别方法及系统，该方法通过采用基于ImageNet预训练的Resnet50作为初始病灶分类器，并对其全连接层进行设置，得到目标病灶分类器；对数据集进行ROI采样和数据增强处理，得到若干目标采样块，并将目标采样块和对应的图像标签输入目标病灶分类器中训练；将目标病灶分类器的全局平均池化层和全连接层去除，随后添加顶部网络，得到整图分类器，再将处理后的影像整图输入整图分类器中，以进行预训练；采用乳腺癌分子亚型数据集输入到预训练后的整图分类器，进行迁移学习，得到目标整图分类器，最后将待诊断影像输入目标整图分类器中，输出softmax计算后置信度最高的图像级标签，以实现乳腺癌分子亚型识别。
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公开(公告)号：CN116485744A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310424312.4
申请日：2023-04-19
Applicant: 南昌大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的种植体识别方法、设备、介质和程序产品，应用于一基于深度学习的种植体识别系统，基于深度学习的种植体识别系统具有最佳种植体识别模型，该方法包括：获得一口腔种植体的CBCT图片；基于CBCT图片，经过最佳种植体识别模型推理，识别CBCT图片的口腔种植体信息。本申请可自动识别口腔种植体信息，无需依赖经验丰富的口腔专家。本申请充分利用CBCT图片三维影像优势，尽可能全面准确识别种植体形状及细节，获取种植体信息，从而提高利用深度学习识别口腔种植体的准确性，提高实用性。
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